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Datenprodukten

Datenprodukte bezeichnet Produkte, die aus Daten gewonnen werden und darauf abzielen, für Benutzer konkreten Nutzen zu schaffen. Sie gehen über Rohdaten oder Einzeldateien hinaus und liefern verlässliche, wiederkehrend nutzbare Ergebnisse über klar definierte Schnittstellen.

Lebenszyklus und Rollen: Der Datenprodukt-Ansatz umfasst Identifikation von Nutzerbedürfnissen, Produktdefinition, Entwicklung, Validierung, Bereitstellung, Betrieb und Weiterentwicklung.

Eigenschaften: Zweckorientierung, verlässliche Qualität (Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz), Nutzbarkeit, Auffindbarkeit und Reproduzierbarkeit. Metadaten, Data Lineage und Dokumentation

Architektur: Datenprodukte nutzen Plattformen mit Datenkatalog, APIs und Event-Streams. Sie können in einer Data-Mesh- oder einer

Herausforderungen und Kennzahlen: Erfolg misst sich an Adoption, Nutzungsgrad, Zeit bis Wert, Datenqualität und Zufriedenheit der

Beispiele: Ein datenbasierter Service, der Umsatzprognosen liefert; ein sauber bereinigter Kundendatensatz für Marketinganalysen; ein Echtzeit-Event-Stream, der

Typische
Rollen
sind
Datenprodukt-Manager,
Data
Engineer,
Data
Scientist,
Data
Steward
und
Data
Owner.
Ein
Data
Contract
definiert
Erwartungen
zu
Qualität,
Aktualität,
Zugriff
und
Sicherheit.
sorgen
für
Transparenz.
Governance,
Datenschutz
und
Compliance
müssen
integraler
Bestandteil
sein.
zentralen
Architektur
verortet
sein.
Deliverables
umfassen
bereinigte
Datensätze,
standardisierte
Metriken,
maschinenlesbare
Services,
Dashboards
oder
datengetriebene
Anwendungen.
Nutzer.
Wichtige
Aspekte
sind
Latenz,
Skalierbarkeit,
Sicherheit,
Datenschutz,
Compliance,
Data-Lineage
und
konsequente
Governance.
Produktionsabweichungen
meldet.